【文/观察者网专栏作者 金钟】

最近几个月世界上最大的科技新闻恐怕就是ChatGPT的火爆流行。

ChatGPT是美国一个初创科技公司OpenAI开发的人工智能应用程序，2022年11月面向公众开放，到今年1月已经积累了1亿用户。

我也是这1亿用户中的一员。这段时间我使用ChatGPT的感受是，如果是在我本专业的经济和金融搜索方面，我不会依赖它。由于我知道自己所需的大部分经济和金融数据的原始来源在哪里，我会直接去各个数据的发布网站进行寻找。ChatGPT可能更方便，但是由于我的工作要求数据的准确性，所以略过人工智能这个中间层级反而更有效率。

但是在专业以外的地方，尤其是完全陌生的知识领域里，ChatGPT是一个非常有用的辅助工具。就像我们平时身边或则网上认识的某些“万事通”朋友，他们说的不一定就是最正确的权威意见，但的确可以快速给出一个我们容易理解、方便进一步深入了解事物的答案。

当然，如果仅仅是搜索辅助这样的功能，那么ChatGPT可能也就是一个更加智能的维基百科，并不值得现在这样热火朝天的关注度。它在搜索以外的各种场景应用，更是大家关心的焦点。

就我个人来说，ChatGPT可能对我最大的帮助就是辅助处理各种初级任务。在工作中，我经常需要分析大量数据来寻找规律、分辨趋势和研究各种异常的变化。但在将自己的研究结论整理成文字的时候，实际上大量的工作时间是用来完成一些初级的数据分析和文字工作，在做真正的深层数据挖掘之前，往往需要完成描述原始数据、画图做表、对图表进行简单描述等等繁琐步骤。

AI学术刊物论文引用数量排名

根据科技部发布的《2022年全国技术市场统计年报》，2021年全国高校全年输出的所有专业的全部技术合同达接近13万项，成交额为 790.4 亿元。而2021年全年国内所有的技术合同的总成交额达到37000多亿元，高校科研产出的金额只占全国所有技术合同金额的2%。人工智能作为一个学科下面的分支研究方向，其技术合同创造价值所占的比重恐怕更是微乎其微。

高校这样高学历科研人员最集中的地方，为什么科研产出比重却这么低？

一个很重要的原因就是国内高等院校和科研院所考核研究人员的核心指标就是发表文章的数量和刊物档次。据媒体报道，全国普通高校专任教师中30-44岁教师占全体教师人数的59.6%。而这些受过最优秀教育、科研能力处于黄金时期的中青年硕士、博士和博士后们，在学校“非升即走”的政策压力下，将教学之外的全部精力都用在追求“发表文章”这个目标上。

当然，利用论文发表这个指标来考核科研人员也是通行于欧美高校的一个做法，国内说起来也不过是和国外接轨，并在此基础上“卷”得更厉害一些罢了。

但是，我们今天面临着实实在在的科技“铁幕”，对于国家和社会来说，科研人员帮助企业解决几个具体的工程技术难关比在某些学术刊物上多发表几篇论文可能价值更大一些。

国内的技术追赶则面临着双重难题：一方面要追赶加速前进的技术前沿，另一方面我们的现有短板和被封堵的事实则增加了中国追赶的难度。比方说进行人工智能计算所需的高性能AI芯片，国内既无法购买到国外的先进产品，也无法制造自己设计的替代产品。

在此关键时刻，提高投资效率，推动产业升级不仅仅需要保证资本投入的高效，更要解放那些处于“内卷”之中的人力资源，让宝贵的科研力量可以集中起来，解决国家急需的生产制造难题。

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